commit to user
40 bentuk nilai ekstrim baik konstruk tunggal maupun konstruk kombinasi
Hair et al. 2006 . Deteksi terhadap multivariate outliers dilakukan dengan memperhatikan nilai mahalanobis distance. Kriteria yang
digunakan adalah berdasarkan nilai chi-squares pada derajat kebebasan degree of freedom yaitu jumlah observed variables pada output lisrel
8.30, dengan tingkat signifikansi p 0.001.
4. Evaluasi Atas Kriteria Goodness of Fit
Dalam analisis SEM, tidak ada alat uji statistik tunggal untuk menguji hipotesis mengenai model Hair et al. 2006 . Tetapi berbagai Fit Index
yang digunakan untuk mengukur derajat kesesuaian antara model yang disajikan dan data yang disajikan. Fit Index yang digunakan meliputi:
a. Chi Square X
2
Tujuan analisis ini adalah mengembangkan dan menguji sebuah model yang sesuai dengan data. Chi Square sangat bersifat sensitif
terhadap sampel yang terlalu kecil maupun yang terlalu besar. Oleh karena itu, pengujian ini perlu dilengkapi dengan alat uji lainya. Nilai
Chi Square merupakan ukuran mengenai buruknya Fit suatu model Ghozali dan fuad, 2005 .
b. Nilai Incemental Fit Index IFI Digunakan untuk mengatasi masalah parsimony dan ukuran
sampel, dimana hal tersebut berhubungan dengan NFI Ghozali dan Fuad, 2005 . Nilai kritis yang dipakai sebesar 0.90
commit to user
41 c. Goodness of Fit Index GFI
Indeks yang menggambarkan tingkat kesesuaian model secara keseluruhan yang dihitung dari residual kuadrat dari model yang
diprediksi dibandingkan dengan data yang sebenarnya. Nilai GFI ≥
0.90 mengisyaratkan model yang diuji memiliki kesesuaian yang baik Ghozali dan Fuad, 2005
d. Root Mean Square Error of Approximation RMSEA RMSEA
adalah ukuran
yang mencoba
memperbaiki kecenderungan statistic Chi-Squares menolak model dengan jumlah
sampel yang besar Ghozali dan Fuad, 2005. Nilai RMSEA ≤ 0.08
mengindikasikan indeks yang baik untuk menerima kesesuaian yang dimiliki model.
e. Adjusted Goodness Fit of Index AGFI Indeks ini menunjukkan pengembangan dari Goodness Fit of
Index GFI yang telah disesuaikan dengan rasio dari degree of freedom model Ghazali dan Fuad, 2005. Nilai penerimaan yang
direkomendasikan adalah nilai TLI ≥ 0.90. TLI merupakan indeks
yang kurang dipengaruhi oleh ukuran sampel. f.
Normed Fit Index NFI Indeks ini juga merupakan indeks kesesuaian incremental dan
dapat dijadikan alternative untuk menentukan model Fit. Nilai yang direkomendasikan adalah NFI
≥ 0.90 g. Comparative Fit Index CFI
commit to user
42 CFI juga merupakan indeks kesesuaian incremental. Besaran
indeks ini adalah dalam rentang 0 nol sampai 1 satu dan nilai yang mendekati 1 mengindikasikan model memiliki tingkat
kesesuaian yang baik. Indeks ini sangat dianjurkan untuk dipakai karena indeks ini relative tidak sensitif terhadap besarnya sampel dan
kurang dipengaruhi oleh kerumitan model. Nilai penerimaan yang direkomendasikan adalah CFI
≥ 0.90. h. Normed chi square CMINDF
Normed chi square CMINDF merupakan nilai chi square dibagi dengan degree of freedom. Indeks ini merupakan indeks
kesesuaian parsimonious yang mengukur hubungan goodness of fit model dan jumlah-jumlah koefisien yang diharapkan untuk mencapai
tingkat kesesuaian. Nilai yang direkomendasikan untuk menerima kesesuaian model adalah CMINDF 2,0 atau 3,0
Indeks-indeks yang digunakan untuk menguji kelayakan sebuah model dapat diringkas dalam tabel berikut.
Tabel III.2 Goodness-of-fit Indicies
Goodness-of-fit Indicies Cut-off Value
X
2
– Chi Square Diharapkan kecil
Probabilitas ≥ 0,05
CMINdf 2 3
RMR 0,03
GFI ≥ 0,90
AGFI ≥ 0,90
TLI ≥ 0,90
CFI ≥ 0,90
RMSEA ≤ 0,08
Sumber: Ferdinand 2002
commit to user
43
H. Pretest
